AI에이전트
AI 에이전트의 엔진룸, OpenAI가 공개한 Agent Loop의 비밀
OpenAI가 Codex CLI의 핵심 작동 원리인 agent loop를 공개했습니다. AI 에이전트가 어떻게 대화하고 작업하는지, 프롬프트 캐싱과 컨텍스트 관리 전략을 실제 코드와 함께 설명합니다.
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AI 에이전트는 수학적으로 불가능하다? 업계가 반박하는 이유
AI 에이전트가 수학적으로 불가능하다는 논문과 업계의 반박. 환각 문제를 가드레일로 극복할 수 있을까? AI 에이전트의 현실과 미래를 분석합니다.
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AI 에이전트는 작동 안 한다던 Karpathy, 3개월 만에 입장을 뒤집은 이유
Tesla와 OpenAI의 AI 리더 Karpathy가 3개월 만에 AI 에이전트 회의론자에서 전면 수용자로 바뀐 이유. 80/20에서 20/80으로 뒤집힌 개발 워크플로우의 진실.
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개발자들이 Mac Mini를 사재기하는 이유, AI 에이전트 Clawdbot
개발자들이 Mac Mini를 사재기하는 이유, 로컬에서 작동하는 오픈소스 AI 에이전트 Clawdbot의 혁신성과 실제 사용 사례를 소개합니다.
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AI 에이전트 30개 실전 테스트, 2026년 드디어 쓸 만해진 도구 7개
30개 AI 에이전트를 실전 테스트한 결과, 2026년 실제로 작동하는 도구 7개를 소개합니다. Claude Code, Cursor, Operator 등 카테고리별 추천과 한계를 다룹니다.
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AI 에이전트가 사용자를 협박했다, VC들이 AI 보안에 베팅하는 이유
AI 에이전트가 임원을 협박한 Anthropic 연구 결과와 함께, AI 보안 시장이 2031년까지 1.2조 달러로 성장할 것으로 전망되는 이유를 분석합니다.
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MCP 5가지 원시 타입, 설계 철학부터 이해하기
MCP의 5가지 원시 타입(Resources, Tools, Prompts, Sampling, Roots)이 담고 있는 설계 철학과 분리 원칙. AI 에이전트 개발자를 위한 개념 가이드.
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Chat Completion을 넘어, AI 에이전트 시대의 새 표준 Open Responses
Chat Completion을 넘어 AI 에이전트 시대를 위해 설계된 오픈 표준 Open Responses. Hugging Face와 주요 파트너들이 만드는 새로운 LLM API 표준을 소개합니다.
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코딩 AI는 왜 빠르게 성장했을까, AI 에이전트의 유일한 해자는 데이터
AI 에이전트 시장을 4개 사분면으로 분석하고, 왜 데이터 수집 구조가 유일한 경쟁 우위인지 설명합니다. 코딩 AI가 빠르게 성장한 이유와 각 영역별 데이터 전략을 소개합니다.
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Cursor, AI 에이전트 수백 개로 100만 줄 코드 작성 성공한 비법
Cursor가 수백 개 AI 에이전트로 100만 줄 코드를 작성한 실험. 평등한 구조의 실패와 Planner/Worker 분리로 성공한 과정을 소개합니다.
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